tensorflow / tensorflow/java

Unary VariantDecodeFn for type_name: tensorflow::data::WrappedDatasetVariant already registered

Đang mở
#226 20 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Ngôn ngữ chính
Java
Star
928
Fork
227
Chỉ số merge pull request
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Mô tả

Please make sure that this is a bug. As per our GitHub Policy, we only address code/doc bugs, performance issues, feature requests and build/installation issues on GitHub. tag:bug_template

System information

  • Have I written custom code (as opposed to using a stock example script provided in TensorFlow):
  • OS Platform and Distribution (e.g., Linux Ubuntu 16.04): Debian GNU/Linux 9.13 (stretch) (inside Docker container)
  • Mobile device (e.g. iPhone 8, Pixel 2, Samsung Galaxy) if the issue happens on mobile device:
  • TensorFlow installed from (source or binary): binary
  • TensorFlow version (use command below): TensorFlow 2.3.1 and tensorflow-java 0.2.0
  • Python version: 3.6.13
  • Bazel version (if compiling from source):
  • GCC/Compiler version (if compiling from source):
  • CUDA/cuDNN version:
  • GPU model and memory:

You can collect some of this information using our environment capture script
You can also obtain the TensorFlow version with
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.GIT_VERSION, tf.VERSION)"

Describe the current behavior

I executed Python TensorFlow v2.3.1 and TensorFlow java invoked from JNI by using pyjnius in a Python process. Then, the following error was shown and the Python process was aborted.

2021-02-25 07:57:21.005274: F external/org_tensorflow/tensorflow/core/framework/variant_op_registry.cc:46] Check failed: existing == nullptr (0x56489dc7a258 vs. nullptr)Unary VariantDecodeFn for type_name: tensorflow::data::WrappedDatasetVariant already registered
Aborted

More details:

  1. I prepared a TensorFlow model pre-trained Python TensorFlow. The model is stored in a .pb file.
  2. I executed a Python process, which contains:
    1. import neseccary python libraries such as tensorflow and pyjnius.
    2. invoke JNI by using pyjnius which loads the stored model by using SavedModelBundle.load().
  3. The step 2.2 raised the error described above.

Describe the expected behavior

The user should be able to execute both (python and java) from a Python process without any conflict exceptions.

Code to reproduce the issue
Provide a reproducible test case that is the bare minimum necessary to generate the problem.

I pushed a sample code into https://github.com/akiou/tf_conflict. You can reproduce this error by using the repo sample code.

Other info / logs
Include any logs or source code that would be helpful to diagnose the problem. If including tracebacks, please include the full traceback. Large logs and files should be attached.

The error message is dependeing on the platform OS. The error message in this issue is observed inside a Linux docker container. If you run the sample code in Mac OS, then the following error message is shown instead:

2021-02-25 17:32:28.532107: E tensorflow/core/lib/monitoring/collection_registry.cc:77] Cannot register 2 metrics with the same name: /tensorflow/core/eager_context_created
2021-02-25 17:32:28.532275: F tensorflow/core/framework/op.cc:62] Non-OK-status: RegisterAlreadyLocked(op_data_factory) status: Already exists: Op with name XlaLaunch
[1]    70088 abort      python test/conflict.py

Hướng dẫn đóng góp

Mở hướng dẫn đóng góp

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu với mẫu tf_conflict được liên kết và test/conflict.py, tái hiện lỗi khi Python TensorFlow tải tensorflow-java thông qua pyjnius và gọi SavedModelBundle.load(). Theo dõi các lỗi đăng ký trùng lặp trong thiết lập đó; hoàn thành khi cả Python TensorFlow và Java TensorFlow có thể chạy trong cùng một tiến trình mà không bị hủy và không xảy ra đăng ký xung đột.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Đánh giá

Công nghệ
java, python
Lĩnh vực
backend, machine-learning
Loại issue
Lỗi
Độ khó
4/5
Thời gian dự kiến
3-5 ngày
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức phù hợp với người mới
32/100

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.